在双十一背后的AI推荐系统中，芯片是如何生产的？这个问题背后隐藏着一段关于算力的演进和加速计算的故事。从传统方法到深度学习，再到今天使用GPU进行加速，这个过程不仅体现了技术的发展，也反映了推荐系统对算力需求的指数级上升。
早期互联网公司为了提升业绩和客户满意度，开始研究并应用推荐系统。最初，他们使用协同过滤等传统方法，但随着系统复杂性的提升，CPU已经无法满足需求。于是，数据驱动的AI技术被引入推荐系统，以提高效果，但也带来了更高的算力需求。
这里就出现了一个关键的问题：如何才能加速这些复杂且计算密集型的任务？答案在于GPU，它们提供了比CPU更高的内存带宽和容量，以及PCIe通信速度几倍甚至十几倍快的地图交换能力。这对于处理嵌入表、模型并行以及数据并行至关重要。
英伟达推出了NVIDIA Merlin解决方案，其中包括NVTabular用于预处理，加速嵌入表训练，并通过HugeCTR开源框架优化大规模推荐模型。这种模块化设计允许用户根据业务需要选择合适模块，从而降低门槛，并推动普及。
然而，即便有如此先进工具，小企业仍面临差异化需求和高门槛的问题。而云服务提供商与英伟达合作，为小企业开放API和预定义模型，可以实现不错的推荐系统功能，只需投入少数数据科学家即可。这将极大地促进推荐系统普及，使得加速计算成为可能，将价值千亿美金级别的大空间打开。
未来十年，加速计算将代表巨大的想象空间，不仅可以降低成本、提高能源利用率，还能为工业界带来更多能力。在这样的背景下，我们或许会看到摩尔定律放缓的情况得到补偿，而人工智能技术则继续发挥其核心作用，让我们的生活更加便捷、高效。
